基于语言量词的变权综合决策方法

利用Borda函数和语言量词将因素状态向量转化为因素的序分值向量,并由序分值向量构造出一类新的激励型状态变权向量,据此建立一种基于语言量词的变权综合决策模型.为说明此决策模型反映语言量词语义的效果,对一些典型语言量词所构造的变权综合决策模型和相应的OWA算子进行了对比分析.最后给出一个应用实例.     

因素状态值为语言标度的变权综合决策方法

综合采用语言值2元组方法和拓展语言值论域的方法建立一种新的纯语言值二元组常权综合决策模型,进一步,在拓展语言值论域与实数集[0,1]之间定义两个转换函数,由此引入语言值效用向量等概念． 借助语言值效用向量、实数型变权向量和实数型状态变权向量导出语言值变权向量及状态变权向量,据此建立相应的语言值变权公式和变权综合决策模型．最后给出一个群决策的应用实例．     

关于状态变权向量公理化定义的若干结果

逐条分析状态变权向量原始定义中各条件的作用及其内在联系,给出一种改进的状态变权向量定义并讨论与之相关的若干约束条件.研究并解决了刘文奇就状态变权向量公理化定义条件所提出的一个猜想.最后,分析文献中关于状态变权向量的两种改进定义之间的关系.在状态变权向量等效意义下,证明了其中一种改进定义蕴涵着另一种改进定义.     

基于区间数的变权与状态变权

利用变权的方法对决策信息为区间数形式的多因素决策问题进行了研究.首先给出了区间数一种排序方法和区间数的四则运算与逻辑运算,并研究它们的性质;然后讨论区间数变权与状态变权的定义及其约束条件,给出若干区间数状态变权;最后证明了区间数状态变权的一个等价条件,并给出两个由已知区间数状态变权构造新的状态变权的方法.     

基于层次变权的多因素决策

首先分析变权综合的变权效果，证明了决策问题中取大取小模型是一类变权综合模型的极限．然后，利用变权原理研究一类多因素决策问题，提出并分析了层次变权思想，进而建立了一个基于层次变权的多因素决策模型．最后讨论一个人才选优的实际问题，结果表明该模型能较好地实现决策目标．     

分组变权综合评估方法及应用

在分析变权综合决策方法的基础上,将变权分析理论引入多方案多评估指标的决策分析中,提出了一种分组变权综合评估方法,建立了分组变权综合评估的数学模型,并给出了一个应用案例。     

状态变权的公理化体系和均衡函数的构造

改造了原始的状态变权向量公理化定义,给出了若干变权实例,构造了两种常用的均衡函数     

模糊控制与变权的确定

应用模糊控制思想，解决评价中的变权问题，变权和常权相结合，进行综合评价，操作简便，使多准则评价方法更趋完美．     

局部变权的公理体系

提出了局部变权的公理化定义,研究了与之相应的局部状态变权,得到了两类基本均衡函数.最后,作为原理的应用,给出了一个例子.     

考虑决策者心理行为特征的激励型变权决策方法研究

系统研究了激励型变权向量,首先定义了考虑决策者心理行为的激励型变权向量,提出了与之对应的状态变权向量,分别讨论了激励型变权向量的基本类型;其次深入研究了效用函数诱导出激励型变权特性;然后,定义了激励型变权的风险规避系数,分别研究了几类激励型变权向量与风险规避系数的关系.提出一种新的基于激励型变权向量的多属性决策方法;最后,通过实例说明了该理论是有效的和合理的.